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C# 10核心技术指南
￥167.00
本书是一本C# 10的技术指南，在上一版的基础上行了全面更新，围绕概念和用例行组织，系统、全面、细致地讲解了C# 10从基础知识到各种高级特性的命令、语法和用法。本书首先介绍C#和.NET，第2-4章详细介绍C#语言的语法、类型和变量。其余各章则涵盖.NET 6基础类库的功能，包括LINQ、XML、集合、并发、I/O 和联网、内存管理、反射、动态编程、属性、加密和原生互操作性等主题。第5章和第6章是后续主题的基础，除这两章之外，其余各章可以根据需要按任意顺序阅读。本书的讲解深浅出，同时为每一个知识都专门设计了贴切、简单、易懂的学习案例，从而可以帮助读者准确地理解知识的含义并快速地学以致用。
物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
￥59.00
伴随着万物互联的时代背景，物联网安全愈发值得关注，但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富，初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验，详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识，而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结，通过阅读本书，你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建，掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议，掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例，掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式，并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统，并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞，掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式，并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段，并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例，掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法，并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法，掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件，掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
个人信息保护治理体系及技术应用
￥57.47
本书构建一套“法规—技术—场景”三维贯通的个人信息保护实战指南，以业务场景为载体，深化读者对个人信息保护的认知，助力组织完善个人信息保护体系、提升合规能级，确保个人信息处理活动安全合规。 本书共7章：第1章介绍个人信息保护的含义、发展历程、面临的挑战及未来发展趋势；第2章基于《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规提炼标准化合规控制点，构建涵盖组织、管理、技术、运营的治理框架；第3、4章进一步系统性阐释6项管理机制与10类技术原理及应用；第5章探索个人信息主体八大权益的响应机制与技术落地方案；第6、7章通过场景适配模块，横向覆盖人工智能、云计算、App、智能终端等新兴技术场景，纵向剖析医疗、政务、金融、电信等行业场景，构建矩阵式个人信息保护解决方案。 本书面向企业合规管理人员、法务从业者及信息安全技术人员，助力构建全链条防护体系；可作为高等学校法学、信息管理与信息系统、计算机科学与技术等专业的教学参考书，辅助培养复合型人才；也可供监管机构人员及数据隐私领域研究者参考，深化对个人信息保护领域的系统性认知。
AI智能体设计实战:用Coze从零打造21个贴身AI助手
￥53.00
你是否对AI助手充满好奇，却苦于没有编程基础？你是否想将AI技术应用于实际工作，提升效率，却不知从何入手？本书正是为你而写。Coze作为新一代AI Bot开发平台，以其强大的功能和易用性，让每个人都能成为AI智能体的创造者。本书通过21个紧贴实际场景的实战项目，系统性地引导你从入门到精通，轻松构建功能强大、应用广泛的AI助手。 本书由在全球拥有900万成员的AI开源社区WaytoAGI（通往AGI之路）官方出品，社区核心共创者亲自执笔。 全书中的案例共分7大专题，涵盖职业发展、办公效率、商业职场、内容创作、学习教育、娱乐社交及健康家庭等高频应用领域。每个专题包含3个实战案例，助你轻松应对各种场景。 本书特色： （1）零基础友好：无须编程经验，强调可视化搭建与逻辑设计，适合AI初学者、职场人士及行业应用者。 （2）场景驱动，即学即用：项目源自真实需求，读者可快速迁移至工作、创作与生活中，提升效率与创造力。 （3）系统化解构AI智能体搭建：深入讲解提示词编写、工作流编排、知识库构建与插件调用，帮助读者掌握底层方法与高级技巧。 （4）覆盖多元领域：不仅提供技术实现，更融入行业洞察与应用思维，助力读者成为跨领域的AI智能体设计者。 通过本书，你不仅将学会如何用Coze打造AI智能体，更将深入理解人机协作的新范式，拥抱智能时代的个体与组织进化。现在就开始，从想象走向创造，成为AI智能体设计的主导者！
数字化洞见 :AI时代的技术、商业与管理
￥53.00
本书阐述了数字化、智能化领域的新思想、新技术、新商业和新管理内容。第1章“数字化新思想”对当前广受关注的数字化观点和趋势进行了阐述，既有对“什么是数字化”“什么是智能化”“什么是信息”“什么是智能”等概念的剖析，也有对“数据要素”“信息孤岛”“从数字化角度看新质生产力”“业务数据化与数据业务化”等热门专题的详述。第2章“数字化新技术”对数字化新技术及其发展趋势进行了阐述。第3章“数字化新商业”对新的商业模式进行了阐述。第4章“数字化新管理”对多个管理相关主题进行了深入阐述。无论是技术从业者、企业管理者，还是对数字化与智能化感兴趣的普通读者，都能从中获得启发和指导。
大中型企业数据库运维管理与实践
￥96.60
本书是一部面向*指导企业数据库运维管理的权威著作。图书从架构规划、安全规划（等保3.0）等关键领域入手，系统阐述了数据库高可用性的实现策略，确保数据服务的持续稳定。在企业数字化转型新技术、新业态、新模式下，从管理和技术两个方面，系统描述了大中型企业在数字化转型过程中，对规模日趋增大信息系统数据库开展运维管理工作的相关理论与方法，结合丰富的实践案例，重点对数据库运维管理模式、数据库全生命周期运维技术、数据库运维方式提升方法三个方面进行介绍，为大中型企业构建科学、*的数据库运维管理体系提供了指导。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
￥59.00
本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
无线边缘智能
￥47.00
本书系统性的介绍无线边缘智能计算所需要的的核心技术，并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括三大部分：第1部分介绍无线边缘智能产生的背景、基础和发展历史；第二部分介绍无线边缘智能的核心问题与技术，包括无线边缘智能中的数据协同、资源协同、算力协同以及通信纽带；第三部分阐述无线边缘智能协同平台以及热点问题和前沿发展趋势，以及如何基于本书中的相关技术，构建实际边缘智能应用。
精彩Mind+掌控板创意编程
￥35.00
本书是《趣味学编程：特级教师带你零基础玩转Mind 》的阶版，使用编程软件Mind 展学习。Mind 是一款基于Scratch 3.0发的国产编程软件，拥有自主知识产权，有着亲和的界面和丰富的扩展功能，同时支持图形化编程语言与Python语言、C语言等多种代码编译环境，为不同层次的学习者提供学习支持，还集成了各种主流主控板及上百种源硬件，支持人工智能（AI）与物联网（IoT）功能。本书在上一本书的基础上，带领青少年继续深探索算法、人工智能（AI）以及物联网（IoT）的精彩世界，全程配以深浅出的微课讲解，使读者能在生动有趣、充满挑战的学习中收获成功的喜悦。
平台工程:技术、产品与团队
￥59.00
本书作者拨平台工程的浮夸迷雾，直面构建和管理内部平台的现实。他们结合自身的实践经验，分享了规避常见失败模式的方法，以及如何造一个令人信赖且备受喜爱的内部平台。本书分为三部分：第一部分介绍了平台工程的定义、意义以及核心要素，旨在帮助读者理解平台工程的核心内容；第二部分深探讨了平台领域中的各种常见挑战，为读者提供关于领导力和执行实践等重要概念与方法的全面概述；第三部分分享了很多成功案例，向读者展示成功的平台工程。本书的目标读者是组织中负责软件平台设计和运维的技术、产品及团队领导者，包括资深工程师、架构师、产品经理、项目经理和工程经理。
大语言模型安全:构建安全的AI应用
￥47.00
本书围绕大语言模型应用程序的安全问题展，共12章，分三个部分层层递。第一部分（第1-3章）以真实案例引大语言模型应用程序面临的安全挑战，介绍作者创立的应对项目及经验，同时探讨大语言模型应用架构与数据流控制的重要性，搭建知识框架。第二部分（第4-9章）剖析发大语言模型应用程序的主要风险，既包含注攻、敏感信息泄露等传统安全风险，也涵盖训练数据投毒、幻觉等新兴AI系统特有的问题，每章通过实际案例分析，揭示风险及影响，并给出预防和减轻风险的建议。第三部分（第10-12章）通过科幻故事案例警示安全漏洞叠加的危害，阐述将安全实践融软件发全流程的方法，并展望大语言模型与AI技术的发展趋势，引负责任的人工智能软件工程（RAISE）框架，助力读者维护软件安全。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
￥59.00
这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识，并且围绕DeepSeek，深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例，展示如何以AI赋能工业应用场景，帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整，具有以下优势： ?系统*：从DeepSeek切入，覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建，从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地：基于真实企业项目，覆盖典型的工业应用场景，推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战：附随书源码，通过多个完整实战案例，兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合：强调图像、传感器、文本等数据源的融合，提升模型的泛化能力。
Docker技术入门与实战 第4版
￥77.00
Docker和容器化计算技术一直在不断创新和发展。十多年前，本书首版面市，见证了 Docker技术的发展，为了让读者更深入地理解和掌握新的容器技术，第4版中补充了一些新特性（如高级构建功能），同时也摒弃了一些过时的工具和项目（如Docker Machine项目）。 全书分为四部分：*部分简要介绍 Docker 的基础知识和常用命令；第二部分详述在各种典型场景中如何运用容器技术，包括操作系统、Web服务、数据库、分布式处理和大数据、编程开发以及容器云等；第三部分深入讲解高级容器技巧，包括实现原理、私有仓库、安全防护、高级网络功能和网络插件；第四部分展示与容器相关的开源项目，包括Etcd、Compose、Swarm、Kubernetes等。这些项目让使用容器技术变得更加有效率，使容器平台更加稳定和智能，共同构建了一个繁荣的容器化计算生态。
编译器设计实战:基于Python的增量式设计
￥53.00
本书将带领读者使用Python语言动手构建编译器，通过循序渐的方法，在设计和实现编译器的过程中了解基本概念、算法和数据结构等相关知识。本书将每章作为构建编译器的一个基本“步骤”，逐步为编译器添加功能。全书涵盖变量、寄存器、条件、循环、元组、函数、动态类型、通用类型等内容。本书适合作为高等院校编译原理等课程的教材，也适合相关技术人员参考。
MySQL必知必会(第2版)
￥29.90
MySQL是世界上颇受欢迎的数据库管理系统。本书从简单的数据检索始，逐步深讲解一些复杂的内容，包括子查询、连的使用、全文搜索、存储过程、游标、触发器、数据库维护，等等。本书重突出、条理清晰，系统而扼要地让你学到应该学到的知识，使你在不经意间“功力大增”。第2版基于MySQL 8行了全面修订。
深度学习黑箱:数学基础与架构设计
￥89.00
本书详细阐释深度学习的数学基础与架构设计，通过精心设计的章节，逐步带领读者从基础的数学工具深入复杂的深度学习架构，涵盖从向量和矩阵到神经网络的训练、优化和正则化，再到生成模型、自编码器等前沿主题，并提供详尽的数学分析和代码示例。作者团队结合Adobe、Google等企业的前沿实践，通过PyTorch代码逐层拆解卷积神经网络、变分自编码器等核心架构，揭示“为何这样设计”的底层逻辑。书中独创的“数学-代码对照学习法”与可视化工具，将帮助读者突破“知其然不知其所以然”的困境，适合希望从调参工程师进阶为架构设计师的深度学习从业者、研究者及高阶学习者。
大规模图神经网络:并行和分布式技术
￥53.00
本书系统介绍并行与分布式图神经网络的核心技术和实践方法，内容*、结构清晰，既涵盖理论基础，又包含系统实现与编程案例，具有很高学术价值和工程指导意义。全书共 9 章。第 1 章介绍图神经网络的背景、发展历史和现状，并探索大规模图神经网络的缘由；第 2 章介绍图神经网络模型的基础知识及其应用；第 3 章介绍分布式并行机器学习的流程、训练模式、训练架构、物理架构等基础知识；第 4 章从整体上介绍分布式并行图神经网络训练的流程和方法；第 5 章和第 6 章分别介绍大规模图神经网络的小批次分布式并行训练和全图分布式并行训练方法及其优化技术；第 7 章介绍经典的大规模图神经网络系统；第 8 章介绍大规模图神经网络编程实践案例；第 9 章探讨大规模图神经网络技术的未来发展方向。
